开发 | Google图片数据集发布最新 V3 版,涵盖600个对象类的标记边框

AI科技评论消息,日前,谷歌发布 Open Images Dataset (开发图片数据集)的 V3 版,比起今年7月份发布的 V2 版,这一最新版本的边框(bounding box)数和图像层级标签(image-level label)数都大大增加。

图: Open Images Dataset 中的标注图像

Open Images Dataset 包含900万张图片 URL,里面的图片都已经被标注,带有标签和边框,横跨成千上万个类。大家现在可以到 https://github.com/cvdfoundation/open-images-dataset 进行下载。

该数据集包括一个训练集(9,011,219张图像)、一个验证集(41,620张图像)和一个测试集(125,436张图像)。在 V2 版本中, V1 版本的验证集被分割成验证集和测试集,这是为了更易于评估。图像的标签和边框描述如下:

图像层级标签

下表是不同数据集中图像层级标签的概况,可以通过类似于 Google Cloud Vision API 的计算机视觉模型自动生成所有图片的图像层级标签。

验证集和测试集中的所有图像,以及训练集中的一部分图像都带有经过人工验证的图像层级标签。大部分的人工验证都已经在谷歌内部手工完成了,另外一小部分是通过在Image Labeler(Crowdsource app, g.co/imagelabeler)上进行众包验证来完成的。这种人工验证虽然可以消除掉错误信息,但却不能发现漏报情况,所以图像中可能会缺失某些标签。产生样本的模型不只是上面提到的自动生成标签的模型,还覆盖其他很多计算机视觉模型,所以类的数量大大增加了。

在数据集中,共有19,995个带有图像层级标签的不同的类,其中19,693个类中至少有一个经过人类验证的标签,7870个类中带有机器生成的标签。

边框

下表是在所有数据集中边框标记的概况,其中包括600个对象类。这个数量远远大于在 ILSVRC 和 COCO 挑战赛中涵盖的类,另外还增加了诸如 fedora 帽和雪人等新的对象。

Google 为验证集和测试集中的所有对象实例提供完整的边界框注释,这些都是在公司内部通过手工标记的。此外,他们还尽可能地尝试在语义层次(semantic hierarchy)上将边框标记得足够具体。

例如,汽车有两辆,一辆是儿童豪华轿车,一辆是货车。豪华轿车(limousine)和货车(van)被标记为limousine和van,而所有其他类型的汽车(car)被标记为汽车(car)。

此外,注解者还为每个边框标记了一组属性,例如指示对象是否被遮挡。验证集和测试集中的每个图像平均大约有5个边框。

Data Formats数据格式

数据原始码包含如下文件:

images.csv

在训练集、验证集和测试集中的每个子集中都会有这样的文件。这里面包含图片URL、OpenImage ID、标题、作者和许可信息:

ImageID,Subset,OriginalURL,OriginalLandingURL,License,AuthorProfileURL,Author,Title,\ OriginalSize,OriginalMD5,Thumbnail300KURL ... 000060e3121c7305,train,https://c1.staticflickr.com/5/4129/5215831864_46f356962f_o.jpg,\ https://www.flickr.com/photos/brokentaco/5215831864,\ https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/,\ "https://www.flickr.com/people/brokentaco/","David","28 Nov 2010 Our new house."\ 211079,0Sad+xMj2ttXM1U8meEJ0A==,https://c1.staticflickr.com/5/4129/5215831864_ee4e8c6535_z.jpg ...

每个图片中都有一个惟一的64位指定 ID,在 CSV 文件中,它们显示成十六进制整数(用零填充),例如000060e3121c7305。

annotations-machine.csv

这是通过机器生成的图像层级标签(每个训练集、验证集和测试集中都有)。

ImageID,Source,LabelName,Confidence 000002b66c9c498e,machine,/m/05_4_,0.7 000002b66c9c498e,machine,/m/0krfg,0.7 000002b66c9c498e,machine,/m/01kcnl,0.5 000002b97e5471a0,machine,/m/05_5t0l,0.9 000002b97e5471a0,machine,/m/0cgh4,0.8 000002b97e5471a0,machine,/m/0dx1j,0.8 000002b97e5471a0,machine,/m/039jbq,0.8 000002b97e5471a0,machine,/m/03nfmq,0.8 000002b97e5471a0,machine,/m/03jm5,0.7 ...

这些是通过与 Google Cloud Vision API 类似的计算机视觉模型生成的。

annotations-human.csv

这是通过人工验证的图像层级标签(每个训练集、验证集和测试集中都有)。

ImageID,Source,LabelName,Confidence 000026e7ee790996,verification,/m/04hgtk,0 000026e7ee790996,verification,/m/07j7r,1 000026e7ee790996,crowdsource-verification,/m/01bqvp,1 000026e7ee790996,crowdsource-verification,/m/0csby,1 000026e7ee790996,verification,/m/01_m7,0 000026e7ee790996,verification,/m/01cbzq,1 000026e7ee790996,verification,/m/01czv3,0 000026e7ee790996,verification,/m/01v4jb,0 000026e7ee790996,verification,/m/03d1rd,0 ...

这些源代码指示了标签是如何生成的:

  • "verification"是人工验证的图像层级标签。
  • "crowdsource-verification"是通过Crowdsource(众包) APP进行人工验证的标签。

annotations-human-bbox.csv

这是有边框坐标的人工标签(每个训练集、验证集和测试集中都有)

训练集标签和边框坐标如下所示:

ImageID,Source,LabelName,Confidence,XMin,XMax,YMin,YMax 000002b66c9c498e,activemil,/m/0284d,1,0.560250,0.951487,0.696401,1.000000 000002b66c9c498e,activemil,/m/052lwg6,1,0.543036,0.907668,0.699531,0.995305 000002b66c9c498e,activemil,/m/0fszt,1,0.510172,0.979656,0.641628,0.987480 000002b66c9c498e,verification,/m/01mzpv,1,0.018750,0.098438,0.767187,0.892187 000002b66c9c498e,xclick,/m/01g317,1,0.012520,0.195618,0.148670,0.588419 000002b66c9c498e,xclick,/m/0284d,1,0.528951,0.924883,0.676056,0.965571 000002b66c9c498e,xclick,/m/02wbm,1,0.530516,0.923318,0.668232,0.976526 000002b66c9c498e,xclick,/m/052lwg6,1,0.516432,0.928012,0.651017,0.985915 000002b66c9c498e,xclick,/m/0fszt,1,0.525822,0.920188,0.669797,0.971831 ...

验证集和测试集的额外属性也给出来了:

ImageID,Source,LabelName,Confidence,XMin,XMax,YMin,YMax,IsOccluded,IsTruncated,IsGroupOf,IsDepiction,IsInside 000026e7ee790996,freeform,/m/07j7r,1,0.071905,0.145346,0.206591,0.391306,0,1,1,0,0 000026e7ee790996,freeform,/m/07j7r,1,0.439756,0.572466,0.264153,0.435122,0,1,1,0,0 000026e7ee790996,freeform,/m/07j7r,1,0.668455,1.000000,0.000000,0.552825,0,1,1,0,0 000062a39995e348,freeform,/m/015p6,1,0.205719,0.849912,0.154144,1.000000,0,0,0,0,0 000062a39995e348,freeform,/m/05s2s,1,0.137133,0.377634,0.000000,0.884185,1,1,0,0,0 0000c64e1253d68f,freeform,/m/07yv9,1,0.000000,0.973850,0.000000,0.043342,0,1,1,0,0 0000c64e1253d68f,freeform,/m/0k4j,1,0.000000,0.513534,0.321356,0.689661,0,1,0,0,0 0000c64e1253d68f,freeform,/m/0k4j,1,0.016515,0.268228,0.299368,0.462906,1,0,0,0,0 0000c64e1253d68f,freeform,/m/0k4j,1,0.481498,0.904376,0.232029,0.489017,1,0,0,0,0 class-descriptions.csv

通过查阅class-descriptions.csv,可以将标签的MID转换成相关短描述

... /m/025dyy,Box /m/025f_6,Dussehra /m/025fh,Professor x /m/025fnn,Savannah Sparrow /m/025fsf,Stapler /m/025gg7,Jaguar x-type /m/02_5h,Figure skating /m/025_h00,Solid-state drive /m/025_h88,White tailed prairie dog /m/025_hbp,Mercury monterey /m/025h_m,Yellow rumped Warbler /m/025khl,Spätzle ...

需要注意逗号、引号等,该文件格式遵循标准的CSV格式,示例如下:

/m/02wvth,"Fiat 500 ""topolino""" /m/03gtp5,Lamb's quarters /m/03hgsf0,"Lemon, lime and bitters"

classes.txt

这是19,995个图像层级类的清单

/m/0100nhbf /m/0104x9kv /m/0105jzwx /m/0105ld7g /m/0105lxy5 /m/0105n86x /m/0105ts35 /m/0108_09c /m/01_097 /m/010dmf ...

classes-trainable.txt

这是5000个可训练的图像层级类的清单

classes-bbox.txt

这是600个边框层级类的清单

classes-bbox-trainable.txt

这是545个可训练边框层级类的清单

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-11-24

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏大数据挖掘DT机器学习

深度学习:用tensorflow建立线性回归模型

1. TensorFlow 是什么 是一个深度学习库,由 Google 开源,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。 Tensor(张量)意...

3875
来自专栏小鹏的专栏

机器学习进阶系列

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN)。

2467
来自专栏天天P图攻城狮

iOS多边形马赛克的实现(下)

上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤,末尾提出了一个思考:如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢? 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理,将原图转成bi...

27712
来自专栏点滴积累

geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 ...

3364
来自专栏贾志刚-OpenCV学堂

OpenCV中使用YOLO对象检测

OpenCV中使用YOLO对象检测 OpenCV在3.3.1的版本中开始正式支持Darknet网络框架并且支持YOLO1与YOLO2以及YOLO Tiny网络模...

2.1K10
来自专栏Python中文社区

基于TF-IDF算法抽取文章关键词

專 欄 ❈yonggege,Python中文社区专栏作者 博客:https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面...

3469
来自专栏机器之心

专栏 | 手机端运行卷积神经网络实践:基于TensorFlow和OpenCV实现文档检测功能

机器之心投稿 作者:腾讯 iOS 客户端高级工程师冯牮 本文作者通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。 前言 本文不是神经网...

3605
来自专栏AI科技评论

开发 | 图片数据集太少?看我七十二变,Keras Image Data Augmentation 各参数详解

AI科技评论按,本文作者Professor ho,该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱,AI科技评论获其授权转载。 图像深度学习任务中,面对小数据集,我们往往...

40010
来自专栏AI黑科技工具箱

1.试水:可定制的数据预处理与如此简单的数据增强(上)

说实话,在我仔细研究了MXNet和Gluon是如何进行数据加载与数据增强的,不得不佩服DMLC真的很良心,提供了如此简单的接口和又方便又多样的数据处理工具库。

22710
来自专栏PPV课数据科学社区

【学习】R语言中的情感分析与机器学习

#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情...

3378

扫码关注云+社区